2006年3月,美国卡内基·梅隆大学计算机科学系主任周以真(Jeannette M.Wing)教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上给出并定义了计算思维。周教授认为:计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计,以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。2010年,周以真教授又指出计算思维是与形式化问题及其解决方案相关的思维过程,其解决问题的表示形式应该能有效地被信息处理代理执行。

(1)利用计算思维解决问题的一般过程

国际教育技术协会(ISTE)和计算机科学教师协会(CSTA)于2011年给计算思维做了一个可操作性的定义,即计算思维是一个问题解决的过程,该过程包括以下特点:

①制订问题,并能够利用计算机和其他工具来帮助解决该问题。

②要符合逻辑地组织和分析数据。

③通过抽象(如模型、仿真等),再现数据。

④通过算法思想(一系列有序的步骤),支持自动化的解决方案。

⑤分析可能的解决方案,找到最有效的方案,并且有效结合这些步骤和资源。

⑥将该问题的求解过程进行推广,并移植到更广泛的问题中。

其中抽象(abstraction)和自动化(automation)是计算思维的两大核心特征。抽象是方法,是手段,贯穿整个过程的每个环节。自动化是最终目标,让机器去做计算的工作,将人脑解放出来,中间目标是实现问题的可计算化,体现在成果上就是数学模型、映射算法。

(2)计算思维的优点

计算思维吸取了问题解决所采用的一般数学思维方法,现实世界中巨大复杂系统的设计与评估的一般工程思维方法,以及复杂性、智能、心理、人类行为的理解等一般科学思维方法。计算思维建立在计算过程的能力和限制之上,由人与机器执行。计算方法和模型使人们能够去处理那些原本无法由个人独立完成的问题求解和系统设计。

计算思维中的抽象完全超越了物理的时空观,并完全用符号来表示。其中,数学抽象只是一类特例。与数学和物理科学相比,计算思维中的抽象显得更为丰富,也更为复杂。数学抽象的最大特点是抛开现实事物的物理、化学和生物学等特性,仅保留其量的关系和空间的形式,而计算思维中的抽象却不仅仅如此。

(3)计算思维的特性

1)概念化,不是程序化

计算机科学不是计算机编程。像计算机科学家那样去思维意味着远不止能为计算机编程,还要求能够在抽象的多个层次上思维。(www.daowen.com)

2)是根本的,不是刻板的技能

根本技能是每一个人为了在现代社会中发挥职能所必须掌握的。刻板技能意味着机械的重复。具有讽刺意味的是,当计算机像人类一样思考之后,思维就真的变成机械的了。

3)是人的,不是计算机的思维方式

计算思维是人类求解问题的一条途径,但决非要使人类像计算机那样思考。计算机枯燥且沉闷,人类聪颖且富有想象力。人类赋予计算机激情,配置了计算设备,就能用自己的智慧去解决那些在计算时代之前不敢尝试的问题,实现“只有想不到,没有做不到”的境界。

4)数学和工程思维的互补与融合

计算机科学在本质上源自数学思维,因为像所有的科学一样,其形式化基础建筑于数学之上。计算机科学又从本质上源自工程思维,因为人们建造的是能够与现实世界互动的系统,基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考,不能只是数学性地思考。构建虚拟世界的自由使人们能够设计超越物理世界的各种系统。

5)是思想,不是人造物

计算机科学不只是人们生产的软件、硬件等人造物以物理形式到处呈现并时时刻刻触及人们的生活,更重要的是还有用以接近和求解问题、管理日常生活、与他人交流和互动的计算概念,而且面向所有的人和所有的地方。当计算思维真正融入人类活动的整体,以致不再表现为一种显式之哲学时,它就将成为一种现实。

计算思维教育不需要人人成为程序员、工程师,而是拥有一种适配未来的思维模式。计算思维是人类在未来社会求解问题的重要手段,而不是让人像计算机一样机械运转。

计算思维提出的初衷有三条:

①计算思维关注于教育。这种教育并非出于培养计算机科学家或工程师,而是为了启迪每个人的思维。

②计算思维应该教会人们该如何清晰地思考这个由数字计算所创造的世界。

③计算思维是人的思维而不是机器的思维,是关于人类如何构思和使用数字技术,而不是数字技术本身。

计算思维代表着一种普遍的态度和技能,不仅属于计算机专业人员,更是每个人都应学习和应用的思维。